工业互联网安全包括哪些方面

Ⅰ 工业互联网安全包括什么

工业互联网安全防护内容包括：
设备安全
设备安全包括工厂内单点智能器件、成套智能终端等智能设备的安全，以及智能产品的安全，具体涉及操作系统 / 应用软件安全与硬件安全两方面。
工业互联网的发展使得现场设备由机械化向高度智能化转变，并产生了嵌入式操作系统微处理器应用软件的新模式，这就使得未来海量智能设备可能会直接暴露在网络中，面临攻击范围扩大、扩散速度增加和漏洞影响扩大等威胁。
工业互联网设备安全具体应分别从操作系统 / 应用软件安全与硬件安全两方面出发部署安全防护措施，可采用的安全机制包括固件安全增强、恶意软件防护、设备身份鉴别、访问控制和漏洞修复等。
控制安全
控制安全包括控制协议安全、控制软件安全及控制功能安全。
工业互联网使得生产控制由分层、封闭、局部逐步向扁平、开放、全局方向发展。其中在控制环境方面表现为 IT 与 OT 融合，控制网络由封闭走向开放；在控制布局方面表现为控制范围从局部扩展至全局，并伴随着控制监测上移与实时控制下移。上述变化改变了传统生产控制过程封闭、可信的特点，造成安全事件危害范围扩大、危害程度加深，以及网络安全与功能安全问题交织等。
对于工业互联网控制安全，主要从控制协议安全、控制软件安全及控制功能安全三个方面考虑，可采用的安全机制包括协议安全加固、软件安全加固、恶意软件防护、补丁升级、漏洞修复和安全监测审计等。
网络安全
网络安全包括承载工业智能生产和应用的工厂内部网络、外部网络及标识解析系统等的安全。
工业互联网的发展使得工厂内部网络呈现出 IP 化、无线化、组网方式灵活化与全局化的特点，工厂外部网络呈现出信息网络与控制网络逐渐融合、企业专网与互联网逐渐融合、产品服务日益互联网化的特点。这就使得传统互联网中的网络安全问题开始向工业互联网蔓延，具体表现为以下几方面：工业互联协议由专有协议向以太网（Ethernet）或基于 IP 的协议转变，导致攻击门槛极大降低；现有的一些工业以太网交换机（通常是非管理型交换机）缺乏抵御日益严重的 DDoS 攻击的能力；工厂网络互联、生产、运营逐渐由静态转变为动态，安全策略面临严峻挑战等。此外，随着工厂业务的拓展和新技术的不断应用，今后还会面临由于 5G/SDN 等新技术引入、工厂内外网互联互通进一步深化等带来的安全风险。
网络安全防护应面向工厂内部网络、外部网络及标识解析系统等方面，具体包括网络结构优化、边界安全防护、接入认证、通信内容防护、通信设备防护、安全监测审计等多种防护措施，构筑全面高效的网络安全防护体系。
应用安全
工业互联网应用主要包括工业互联网平台与软件两大类，其范围覆盖智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等方面。目前工业互联网平台面临的安全风险主要包括数据泄露、篡改、丢失、权限控制异常、系统漏洞利用、账户劫持和设备接入安全等。对软件而言，最大的风险来自安全漏洞，包括开发过程中编码不符合安全规范而导致的软件本身的漏洞，以及由于使用不安全的第三方库而出现的漏洞等。
相应地，应用安全也应从工业互联网平台安全与软件安全两方面考虑。对于工业互联网平台，可采取的安全措施包括安全审计、认证授权和 DDoS 攻击防护等。对于软件，建议采用全生命周期的安全防护，在软件的开发过程中进行代码审计，并对开发人员进行培训，以减少漏洞的引入；对运行中的软件定期进行漏洞排查，对其内部流程进行审核和测试，并对公开漏洞和后门加以修补；对软件的行为进行实时监测，以发现可疑行为并进行阻止，从而降低未公开漏洞带来的危害。
数据安全
数据安全包括生产管理数据安全、生产操作数据安全、工厂外部数据安全，涉及采集、传输、存储、处理等各个环节的数据及用户信息的安全。工业互联网相关的数据按照其属性或特征，可以分为四大类：设备数据、业务系统数据、知识库数据和用户个人数据。根据数据敏感程度的不同，可将工业互联网数据分为一般数据、重要数据和敏感数据三种。随着工厂数据由少量、单一和单向向大量、多维和双向转变，工业互联网数据体量不断增大、种类不断增多、结构日趋复杂，并出现数据在工厂内部与外部网络之间的双向流动共享。由此带来的安全风险主要包括数据泄露、非授权分析和用户个人信息泄露等。
对于工业互联网的数据安全防护，应采取明示用途、数据加密、访问控制、业务隔离、接入认证、数据脱敏等多种防护措施，覆盖包括数据采集、传输、存储和处理等在内的全生命周期的各个环节。

Ⅱ 网络安全包括哪些方面

网络安全由于不同的环境和应用而产生了不同的类型。主要有以下几种：

1、系统安全

运行系统安全即保证信息处理和传输系统的安全。它侧重于保证系统正常运行。避免因为系统的损坏而对系统存储、处理和传输的消息造成破坏和损失。避免由于电磁泄露，产生信息泄露，干扰他人或受他人干扰。

2、网络的安全

网络上系统信息的安全。包括用户口令鉴别，用户存取权限控制，数据存取权限、方式控制，安全审计，计算机病毒防治，数据加密等。

3、信息传播安全

网络上信息传播安全，即信息传播后果的安全，包括信息过滤等。它侧重于防止和控制由非法、有害的信息进行传播所产生的后果，避免公用网络上大云自由传输的信息失控。

4、信息内容安全

网络上信息内容的安全。它侧重于保护信息的保密性、真实性和完整性。避免攻击者利用系统的安全漏洞进行窃听、冒充、诈骗等有损于合法用户的行为。其本质是保护用户的利益和隐私。

(2)工业互联网安全包括哪些方面扩展阅读

网络安全性问题关系到未来网络应用的深入发展，它涉及安全策略、移动代码、指令保护、密码学、操作系统、软件工程和网络安全管理等内容。一般专用的内部网与公用的互联网的隔离主要使用“防火墙”技术。

“防火墙”是一种形象的说法，其实它是一种计算机硬件和软件的组合，使互联网与内部网之间建立起 一个安全网关，从而保护内部网免受非法用户的侵入。

能够完成“防火墙”工作的可以是简单的隐蔽路由器，这种“防火墙”如果是一台普通的路由器则仅能起到一种隔离作用。

隐蔽路由器也可以在互联网协议端口级上阻止网间或主机间通信，起到一定的过滤作用。 由于隐蔽路由器仅仅是对路由器的参数做些修改，因而也有人不把它归入“防火墙”一级的措施。

Ⅲ 如何构建工业互联网安全体系

2018年中国工业互联网行业分析：万亿级市场规模，五大建议构建安全保障体系

工业互联网安全问题日益凸现

工业互联网无疑是这个寒冬中最热的产业经济话题。“BAT们”视之为“互联网的下半场”，正在竞相“+工业”“+制造业”而工业企业、制造业企业们也在积极“+互联网”，希望借助互联网的科技力量，为工业、制造业的发展配备上全新引擎，从而打造“新工业”。

不难看出，工业互联网正面临着一个重要的高速发展期，预计至2020年将达万亿元规模。但与此同时，工业互联网所面临的安全问题日益凸现。在设备、控制、网络、平台、数据等工业互联网主要环节，仍然存在传统的安全防护技术不能适应当前的网络安全新形势、安全人才不足等诸多问题。

工业互联网万亿级市场模引发安全隐患

据前瞻产业研究院发布的《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2017年中国工业互联网直接产业规模约为5700亿元，预计2017年到2019年，产业规模将以18%的年均增速高速增长，到2020年将达到万亿元规模。随着国家出台相关工业互联网利好政策，中国工业互联网行业发展增速加快，截止到2018年3月，中国工业互联网平台数量超250家。世界各国正加速布局工业互联网，围绕工业互联网发展的国际竞争日趋激烈。

预计2020年我国工业互联网产业规模将达到万亿元

数据来源：公开资料、前瞻产业研究院整理

一方面，加快工业互联网发展是制造业转型升级的必然要求;另一方面，工业互联网是构筑现代化经济体系的必然趋势。

工业互联网是深化“互联网+先进制造业”的重要基石，也是发展数字经济的新动力。发展工业互联网，实现互联网与制造业深度融合，将催生更多新业态、新产业、新模式，创造更多新兴经济增长点。

伴随着工业互联网的发展，越来越多的工业控制系统及设备与互联网连接，网络空间边界和功能极大扩展，以及开放、互联、跨域的制造环境，使得工业互联网安全问题日益凸显：

1、网络攻击威胁向工业互联网领域渗透。近年来，工业控制系统漏洞呈快速增长趋势，相关数据显示，2017年新增信息安全漏洞4798个，其中工控系统新增漏洞数351个，相比2016年同期，新增数量几乎翻番，漏洞数量之大，使整个工业系统的生产网络面临巨大安全威胁。

2、新技术的运用带来新的安全威胁。大数据、云计算、人工智能、移动互联网等新一代信息技术本身存在一定的安全问题，导致工业互联网安全风险多样化。

3、工业互联网安全保障能力薄弱。目前，传统的安全保障技术不足以解决工业互联网的安全问题，同时，针对工业互联网的安全防护资金投入较少，相应安全管理制度缺乏，责任体系不明确等，难以为工业互联网安全提供有力支撑。

如何构建工业互联网安全体系?

那么，如何铸造工业互联网的安全基石，加快构建可信的工业互联网安全保障体系呢?

1、突破关键核心技术。要紧跟工业互联网最新发展趋势，努力引领前沿技术和颠覆性技术发展。

2、推动工业互联网安全技术标准落地实施。全面推广技术合规性检测，促进工业互联网产业良性发展。

3、完善监管和评测体系。

4、切实推进工业互联网安全技术发展。加强全生命周期安全管理，构建覆盖系统建设各环节的安全防护体系。

5、联合行业力量打造工业互联网安全生态。

在工业互联网的安全防护能力建议：

1、顶层设计：出台系列文件，形成顶层设计;

2、标准引导：构建工业互联网安全标准体系框架，推进重点领域安全标准的研制;

3、技术保障：夯实基础，强化技术实力;

4、系统布局：依托联盟，打造产业促进平台;

5、产业应用：加强产业推进，推广安全最佳实践。

近年来，中国也陆续出台了《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》、《工业互联网发展行动计划(2018-2020年)》等文件，明确提出工业互联网安全工作内容，从制度建立、标准研制、安全防护、数据保护、手段建设、安全产业发展、人员培养等方面，要求建立涵盖设备安全、控制安全、网络安全、平台安全、数据安全的工业互联网多层次安全保障体系。

在国家政策以及业界的一致努力下，相信我国工业互联网在取得快速发展的同时在安全层面的保障也会更上一层楼。

Ⅳ 工控安全和工业互联网安全有什么区别

(1) 企业安全信息数据库建设与数字交付。
(2) 重大危险源管理。
(3) 作业许可和作业过程管理°
(4) 培训管理。
(5) 风险分级管控和隐患排查治理管理。
(6) 设备完整性管理与预测性维修。
(7) 承包商管理。
(8) 自动化过程控制优化。
(9) 流通管理。
(10) 敏捷应急。
(11) 工艺生产报警优化管理。
(12) 封闭管理。
(13) 企业安全生产分析预警
(14) 人员不安全行为管控。
(15) 作业环境、异常状态监控。
(16) 绩效考核和安全审计。
(17) 能源综合管理。

Ⅳ 工业互联网有哪些特性

可以参考 SAP提出工业互联网及工业4.0前沿研究报告https://www.sap.cn/procts/supply-chain-management/instry-4-0.html，工业互联网的特性

1、安全

安全是工业互联网平台的核心，既要保护所有的物联网端点免受外部网络攻击，又要应对源自组织内部的潜在恶意活动。

2、连接性

必须快速安全地配置每个工业物联网设备，并管理其生命周期的所有阶段，包括在按需配置、注册、激活、挂起、未挂起、删除和重置设备时对其进行跟踪与授权。

3、集成

集成是工业互联网面临的最大挑战之一。工业互联网平台允许物联网设备无缝而安全地与不同的企业应用软件、云服务、移动APP和传统系统连接并共享信息。

4、识别

工业互联网平台能够为最广泛的物联网设备提供支持。无论在工业物联网架构中的任何地方，都能够自动感知物联网设备的存在，以建立安全连接，并可以快速地建立设备凭证，或在需要时将其自动分配。

5、分析

物联网设备极大地增加了组织内的数据量，工业物联网分析应该是工业互联网平台最强大的功能之一。它能够将工业物联网数据进行适当的可视化和分析，并从中提出切实可行的见解，用于改进数据驱动型决策。

工业互联网不单是实现平台之间数据的交换和集成，还要进一步实现平台之间业务流程的集成。SAP思爱普在国内推出的RISE with SAP，正是这样一个业务流程智能化工具，以帮助企业平台之间做流程集成。

Ⅵ 工业互联网

工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。“工业互联网”（Instrial Internet）——开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来，属于泛互联网的目录分类。 它是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。

将这些元素融合起来，将为企业与经济体提供新的机遇。例如，传统的统计方法采用历史数据收集技术，这种方式通常将数据、分析和决策分隔开来。伴随着先进的系统监控和信息技术成本的下降，工作能力大大提高，实时数据处理的规模得以大大提升，高频率的实时数据为系统操作提供全新视野。机器分析则为分析流程开辟新维度，各种物理方式之结合、行业特定领域的专业知识、信息流的自动化与预测能力相互结合可与现有的整套“大数据”工具联手合作。最终，工业互联网将涵盖传统方式与新的混合方式，通过先进的特定行业分析，充分利用历史与实时数据。

工业互联网是指全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。它通过智能机器 间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产力，让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济

Ⅶ 完整的工业互联网防御方案包括什么

完整的工业互联网防御方案包括：工厂内单点智能器件、成套智能终端等智能设备的安全，以及智能产品的安全，具体涉及操作系统 / 应用软件安全与硬件安全两方面。

工业互联网的关键核心技术主要涵盖“一硬(工业控制)+一软(工业软件)+一网(工业网络)+一安全(工业信息安全)”四大基础技术，“边缘智能+工业大数据分析+工业机理建模+工业应用开发”四大关键技术，以及“开源平台+开源社区”两大杀手锏技术。

明确责任分工：

组织开发技术和解决方案。应急管理部门负责创新基于工业互联网的安全生产监管方式，加强对企业接入工业互联网安全生产监管平台的管理，建立与行政许可换证挂钩等激励约束机制。

双方共同建立“工业互联网+安全生产”工作推进机制，定期通报成果，明确时间进度，强化督促检查。中国工业互联网研究院负责技术开发和数据支撑平台建设和运行。

中国安全生产科学研究院负责工业互联网安全生产监管平台建设和运行。工业企业严格落实安全生产主体责任，坚持工业互联网与安全生产同规划、同部署、同发展。

Ⅷ 工业互联网产业体系架构分为几个层级

工业互联网产业体系架构分为四大层级。

1、数据采集（边缘层）是基础。其本质是利用泛在感知技术对多源设备、异构系统、运营环境、人等要素信息进行实时高效采集和云端汇聚。

2、工业PaaS（平台层）是核心。当前，工业PaaS建设的总体思路是通过对通用PaaS平台的深度改造，构造满足工业实时、可靠、安全需求的云平台，将大量工业技术原理、行业知识、基础模型规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用和灵活调用的微服务。

3、工业APP（应用层）是关键。主要表现为面向特定工业应用场景，激发全社会资源推动工业技术、经验、知识和最佳实践的模型化、软件化、再封装（即工业APP），用户通过对工业APP的调用实现对特定制造资源的优化配置。

4、IaaS是支撑。它是通过虚拟化技术将计算、存储、网络等资源池化，向用户提供可计量、弹性化的资源服务。

(8)工业互联网安全包括哪些方面扩展阅读：

工业互联网平台产业发展涉及多个层次、不同领域的多类主体。在产业链上游，云计算、数据管理、数据分析、数据采集与集成、边缘计算五类专业技术型企业为平台构建提供技术支撑。

在产业链中游，装备与自动化、工业制造、信息通信技术、工业软件四大领域内领先企业加快平台布局；在产业链下游，垂直领域用户和第三方开发者通过应用部署与创新不断为平台注入新的价值。

Ⅸ 网络安全主要做什么

网络安全主要包括以下几方面：
1、系统安全
运行系统安全即保证信息处理和传输系统的安全。它侧重于保证系统正常运行。避免因为系统的损坏而对系统存储、处理和传输的消息造成破坏和损失。避免由于电磁泄露，产生信息泄露，干扰他人或受他人干扰。

2、网络的安全
网络上系统信息的安全。包括用户口令鉴别，用户存取权限控制，数据存取权限、方式控制，安全审计，计算机病毒防治，数据加密等。

3、信息传播安全
网络上信息传播安全，即信息传播后果的安全，包括信息过滤等。它侧重于防止和控制由非法、有害的信息进行传播所产生的后果，避免公用网络上大云自由传输的信息失控。

4、信息内容安全
网络上信息内容的安全。它侧重于保护信息的保密性、真实性和完整性。避免攻击者利用系统的安全漏洞进行窃听、冒充、诈骗等有损于合法用户的行为。其本质是保护用户的利益和隐私。

Ⅹ 工业互联网数据安全及应对策略

数据是国家基础性战略资源，是数字经济的基石，对生产、流通、分配和消费产生深远影响。2020年，《数据安全法（征求意见稿）》[也正式发布，将数据安全纳入国家安全观，更体现了数据安全日趋重要的发展趋势。数据是工业互联网的“血液”，加强工业互联网数据安全防护对于工业互联网的健康发展至关重要。

2 国内外对于数据安全防护的工作进展
面对日益严峻的数据安全威胁，世界主要国家持续加强数据安全立法和监管。据统计，全球已有120多个国家和地区制定了专门的数据安全和个人信息保护相关法律法规及标准。从国际标准组织和欧美国家在数据安全所做的工作来看，国际电信联盟电信标准局（ITU-T）制定了《大数据服务安全指南》、《移动互联网服务中大数据分析的安全需求与框架》、《大数据基础设施及平台的安全指南》、《电信大数据生命周期管理安全指南》等多项标准。
从国内已制定的数据安全相关标准来看，主要有《信息安全技术 大数据安全管理指南》、《信息安全技术 健康医疗数据安全指南》、《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》、《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》等。《信息安全技术 大数据安全管理指南》为大数据安全管理提供指导，提出了大数据安全管理基本原则、基本概念和大数据安全风险管理过程，明确了大数据安全管理角色与责任。《信息安全技术 数据安全能力成熟度模型》提出了对组织机构的数据安全能力成熟度的分级评估方法，用来衡量组织机构的数据安全能力，促进组织机构了解并提升自身的数据安全水平。《信息安全技术 健康医疗数据安全指南》提出了健康医疗领域的信息安全框架，并给出健康医疗信息控制者在保护健康医疗信息时可采取的管理和技术措施。《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》、《信息安全技术 数据交易服务安全要求》分别针对大数据服务、数据交易的情景提出了安全要求。2020年，由国家工业信息安全发展研究中心牵头申报的《工业互联网数据安全防护指南》被列为全国信息安全标准化技术委员会（TC260）标准重点研究项目。
3 工业互联网数据安全防护难点
随着云计算、物联网、移动通信等新一代信息技术的广泛应用，泛在互联、平台汇聚、智能发展等制造业新特征日益凸显。工业互联网数据常态化呈现规模化产生、海量集中、频繁流动交互等特点，工业互联网数据已成为提升企业生产力、竞争力、创新力的关键要素，保障工业互联网数据安全的重要性愈发突出。工业互联网数据具有很高的商业价值，关系企业的生产经营，一旦遭到泄露或篡改，将可能影响生产经营安全、国计民生甚至国家安全。然而，工业企业类型多样，工业互联网数据更是海量多态，给数据安全防护带来了困难和挑战。
（1）传输阶段监测溯源难。工业互联网场景涉及云计算、大数据、人工智能等多种技术的应用，且工业互联网数据在工厂外流动更加复杂多元。大流量、虚拟化等环境下难以有效捕捉追溯敏感数据和安全威胁；
（2）存储阶段分类分级难。存储阶段极易形成数据的汇聚，需要根据数据的类别和等级采用划分区域、设置访问权限、加密存储等多种手段。然而工业互联网数据形态多样、格式复杂，使得数据分类分级管理与防护难度大；
（3）使用阶段可信共享难。对工业互联网数据进行分析利用是发展工业互联网数据作为生产要素的重要途径，然而数据权责难定、安全可信赋能难等阻碍数据有序安全共享。

4 工业互联网数据安全防护的解决方法
根据工业互联网数据安全防护需求,天锐绿盾数据安全一体化，能够给出相应的解决方案，在工业数据传输阶段和使用阶段可以使用天锐绿盾DLP数据泄露防护系统，通过智能内容识别的的技术如关键字和关键字对的检测，ocr图像的识别、文件属性的检测、向量机分类检测等方式来捕捉传输阶段的敏感数据从而保证工业互联的传输安全，在数据使用阶段可以使用天锐绿盘为解决企业文档管理分散的问题，系统采用集中存储的模式，将分散存储在各部门、各分公司用户计算机上的重要数据集中存储到统一平台上，实现对工业数据文档的统一管理，同时降低文档管理成本。系统建立了完善的权限控制机制，保证不同用户基于不同权限访问和使用文档，有效保障了文档加密的安全性。多种检索模式，支持全文关键词检索、高级检索、扩展属性搜索等高效毫秒级检索方式，有效帮助用户精确的从海量文档中快速定位所需文档。文档在协作完成过程中，会产生不同的版本。系统支持自动保存文档的历史版本，当用户需要恢复旧版本时，可一键下载。为了实现海量数据的集中存储，系统采用分布式存储服务，以便企业未来可按需进行存储性能扩展。

在数字经济时代，企业纷纷加快数字化转型，工业互联网快速发展，给后疫情时代带来新的经济增长活力。数据是工业互联网的“血液”，数据安全对于工业互联网发展至关重要。在设备安全、系统安全之上加强工业互联网数据安全防护，是我们天锐绿盾应尽的责任和义务。